Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

Dauer

2 Tage

Preise

Zielsetzung

Dieser Kurs gibt eine Übersicht über die wichtigsten unüberwachten Verfahren des Maschinellen Lernens. Anhand von Fallbeispielen wird vermittelt, welche Modelle sich für bestimmte Problemstellungen eignen und die Datenvorbereitung zur Anwendung der jeweiligen Modelle wird erarbeitet. Der Fokus liegt auf den Bereichen Clustering, Anomlie-Erkennung und Dimensionsreduktion.

Zielgruppe

Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung

Inhalte

- Recap der wichtigsten themenbezogenen Python-Frameworks (u.a. scikit-learn, pandas, numpy)
- Modelle: K-Means, Fuzzy C-Means, K-NN, PCA, NNMF

Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.

Voraussetzungen

Wir empfehlen unbedingt unsere "Basic Level Kurse 1-4" oder vergleichbare Erfahrung

Ihr Kontakt

Kerstin Dosin
Kerstin Dosin
Schulungen, Vertrieb TIMETOACT Kontakt
Schulung

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Service

Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt.

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ESG-Tagebuch | Wissenstransfer & Kommunikation | Teil 2

In diesem Teil unseres ESG-Tagebuchs berichten wir wieder über die Implementierung der IBM Envizi ESG Suite bei einem Industriekunden. Lesen Sie diesmal, vor welchen aktuellen Herausforderungen, Frage- und Problemstellungen wir bei der Bestimmung und Dokumentation fachlicher Aspekte stehen.

Schriftzug welcome back to edcom
Schulung 13.09.21

HCL Domino v12 Bootcamp mit Präsenztermin

Das Bootcamp HCL Domino v12 Systemadministration (21. - 25. März) wird als Klassenraum-Training durchgeführt. Für die Sicherheit der Teilnehmer gilt die 2G-Regel. Gleich noch anmelden.

Mar 21